离线版设备故障诊断智能体——基于国产麒麟系统的文本数据诊断方案一、项目概述1.1 项目背景在工业制造、能源电力、轨道交通等关键领域，设备故障的快速诊断与处理直接关系到生产效率与安全运行。传统的故障诊断依赖工程师人工查阅设备手册、历史维修记录和经验积累，耗时且效率低下。随着人工智能技术的成熟，基于文本数据的智能故障诊断成为可能。然而，许多工业场景处于内网或完全离线环境，无法调用云端大模型API。同时，国产化替代趋势要求在麒麟等国产操作系统上完成部署。本项目的目标是构建一个完全离线运行、深度适配国产麒麟系统的设备故障诊断智能体，仅依赖文本数据（故障描述、日志、维修记录等）完成故障诊断。1.2 核心功能功能模块描述故障文本分类基于机器学习对故障描述文本自动分类，识别故障类型规则引擎诊断基于专家规则进行精确匹配诊断知识库检索基于历史故障案例的相似度匹配与检索智能体推理基于轻量级本地模型的智能推理与诊断建议生成